इनपुट −
मान लीजिए आपके पास एक DataFrame है, और इंडेक्स और कॉलम के ट्रांसपोज का परिणाम है,
Transposed DataFrame is 0 1 0 1 4 1 2 5 2 3 6
समाधान 1
एक DataFrame परिभाषित करें
द्वि-आयामी सूची डेटा में प्रत्येक तत्व पर पुनरावृति करने के लिए नेस्टेड लिस्ट कॉम्प्रिहेंशन सेट करें और इसे result में संग्रहीत करें।
result = [[data[i][j] for i in range(len(data))] for j in range(len(data[0]))
परिणाम को DataFrame में बदलें,
df2 = pd.DataFrame(result)
उदाहरण
बेहतर समझ के लिए पूर्ण कार्यान्वयन देखें −
import pandas as pd data = [[1,2,3],[4,5,6]] df = pd.DataFrame(data) print("Original DataFrame is\n", df) result = [[data[i][j] for i in range(len(data))] for j in range(len(data[0]))] df2 = pd.DataFrame(result) print("Transposed DataFrame is\n", df2)
आउटपुट
Original DataFrame is 0 1 2 0 1 2 3 1 4 5 6 Transposed DataFrame is 0 1 0 1 4 1 2 5 2 3 6
समाधान 2
एक DataFrame परिभाषित करें
DataFrame पर ट्रांसपोज मेथड लागू करें या तो df.T या df.transpose()।
df.transpose() # or df.T
उदाहरण
बेहतर समझ के लिए पूर्ण कार्यान्वयन देखें −
import pandas as pd data = [[1,2,3],[4,5,6]] df = pd.DataFrame(data) print("Original DataFrame is\n", df) print("Transposed DataFrame is\n", df.transpose())
आउटপুট
Original DataFrame is 0 1 2 0 1 2 3 1 4 5 6 Transposed DataFrame is 0 1 0 1 4 1 2 5 2 3 6
समाधान 3
एक DataFrame परिभाषित करें
Zip मेथड टपल्स का एक इटरेटर लौटाता है। * और zip का उपयोग करके द्वि-आयामी सूची को अनज़िप करें। यह नीचे परिभाषित है,
result = zip(*data)
परिणाम को DataFrame में बदलें,
df2 = pd.DataFrame(result)
उदाहरण
बेहतर समझ के लिए पूर्ण कार्यान्वयन देखें −
import pandas as pd data = [[1,2,3],[4,5,6]] df = pd.DataFrame(data) print("Original DataFrame is\n", df) result = zip(*data) df2 = pd.DataFrame(result) print("Transposed DataFrame is\n", df2)
आउटপুট
Original DataFrame is 0 1 2 0 1 2 3 1 4 5 6 Transposed DataFrame is 0 1 0 1 4 1 2 5 2 3 6
